MPE_APRE Applied predictive modelling in credit risk

Ekonomicko-správní fakulta
podzim 2024
Rozsah
18 hodin blokové výuky. 3 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
Jan Nusko (přednášející), doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (zástupce)
Garance
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D.
Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Jarmila Šveňhová
Dodavatelské pracoviště: Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 40 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/40, pouze zareg.: 0/40, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/40
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Graduates of the course will gain practical experience in managing key risks (credit, market, insurance and regulatory) in banks and insurance companies. The course will introduce the main methods and regulatory constraints that provide the framework for the econometric techniques used to manage these risks. The course will primarily focus on the use of econometrics in the practice of financial institutions, including practical approaches to solving common obstacles such as errors in input data, insufficient number of observations of some modelled states, limited predictive power and violations of assumptions of the derived models, and limits in promoting econometric models into common use in the internal processes of financial institutions.

Výstupy z učení
Upon successful completion of the course, students will be able to: - Understand the nature of financial risk management - Assess and quantify operational, market, liquidity and credit risks - Work with basic risk measurement techniques - Understand the specifics of the approval and enforcement process - Gain insight into the use of machine learning and artificial intelligence in risk management
Osnova
  • Course content: 1. Introduction to risk management, classification and objectives of risk management 2. Credit risk - the biggest scourge of Czech banks - definition, classification, use of statistical methods in measurement (probability of default, scoring and rating, expected and unexpected loss) 3. Approval process (underwriting and scoring) 4. Enforcement process and loss-given default 5. Data sources for scoring 6. Scoring - development of a predictive model for the probability of default 7. Testing and calibration of predictive models
Literatura
    povinná literatura
  • HASTIE, Trevor, Robert TIBSHIRANI a J. H. FRIEDMAN. The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction. 2nd ed. New York, N.Y.: Springer, 2009, xxii, 745. ISBN 9780387848570. info
  • WILMOTT, Paul. Paul Wilmott on quantitative finance. 2nd ed. Chichester: John Wiley & Sons, 2006, xxv, 363. ISBN 0470018704. info
Výukové metody
Method of study, teaching methods and study load (number of hours): Participation in lectures (16); Preparation for lectures and exercises (24); Preparation of term paper (40); Total 80 hours.
Metody hodnocení
Evaluation methods and criteria: Preparation and defence of a term paper 100 %; Assessment: A 91 - 100; B 81 - 90; C 71 - 80; D 61 - 70; E 51 - 60; F 0 - 50.
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Předmět je vyučován jednorázově.
Výuka probíhá blokově.
Poznámka k četnosti výuky: dva bloky po 9 hodinách v termínu 6. - 10. 11. 2023.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2023.